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抗治疗癌细胞的计算分析
评估血浆P-TAU217用于检测多元化且异构社区基于社区的淀粉样病理学，Marc D. Rudolph，PhD 1，Courtney L. Sutphen，Courtney L. Sutphen，PhD 1，Thomas C. Register C. Register C. Register，Phd 1，PhD 1，Samuel N. Lockhart，Samuel N. Lockhart，Samuel N. Lockhart，Samuel N. Lockhart，Phd 1，Melissa M. Rundle，Phddle 1，Timoth M. MD, MPH 1 , Kiran K. Solingapuram Sai, PhD 1 , Christopher T. Whitlow, MD, PhD, MHA 1 , Suzanne Craft, PhD 1 and Michelle M. Mielke, PhD 1 1 Wake Forest University School of Medicine, 1 Medical Center Boulevard, Winston-Salem, NC 27157-1207, USA Keywords : Plasma, PET, Biomarkers,痴呆症，风险相应的作者：Marc D. Rudolph博士和Michelle M. Mielke，博士Wake Forest医学中心医学中心大道，Winston-Salem，NC 27157电话：（336）713-3851;传真：（336）713-8826电子邮件：mdrudolp@wakehealth.edu电子邮件：mmielke@wakehealth.edu
开发淀粉样蛋白相关影像异常（ARIA）和临床意义的风险因素
阿尔茨海默氏病（AD）影响65岁以上的600万人。新的抗淀粉样蛋白单克隆抗体作为对早期阿尔茨海默氏病的治疗的出现，这些免疫治疗药可能会减缓疾病的进展，但也会带来很大的风险。淀粉样蛋白相关的成像异常（ARIA）在给药后在MRI上鉴定出这些新的单克隆抗体可能会导致脑水肿（ARIA-E）和出血（ARIA-H）。虽然大多数咏叹调是无症状的，但有些患者可能会出现头痛，混乱，恶心，头晕，癫痫发作，在极少数情况下死亡。通过分析lecanemab，aducanumab，gantenerumab，Donanemab和Bapineuzumab临床试验；可以识别出开发ARIA的危险因素以减轻某些ARIA风险。开发ARIA-E的危险因素是阳性的Apoε4载体状态和先前的多个脑微视力。ARIA-H的危险因素是年龄，抗血栓形成的使用和先前中风病史。与接受治疗的患者的aducanumab（Aria-e 35％和ARIA-H 19％）相比，分别以较低的12％和17％的速率观察到lecanemab，aria-e和aria-h。ARIA风险因素影响了包容性和排除标准，确定谁可以接受lecanemab。在某些诊所中，几乎有90％的阿尔茨海默氏症患者被排除在接受这些新的抗淀粉样蛋白治疗。本综述旨在讨论ARIA的危险因素，并突出重要领域进行进一步研究。使用食品和药物管理局批准的更多抗淀粉样蛋白单克隆抗体，考虑到患者开发芳香的风险因素对于确定在接受这些新疗法时降低患者的风险很重要。
超吞噬表面上的液滴反应器可以控制和表征淀粉样蛋白纤维生长
在体外和原位结构表征中产生蛋白质淀粉样蛋白纤维的方法在生物学，医学和药理学中至关重要。，我们首先证明了超氧化物底物上的液滴作为反应器，可通过使用合并的浅层显微镜和热成像来实时监测生长过程，从而产生蛋白质淀粉样蛋白纤维。分子结构的特征是拉曼光谱，X射线衍射和X射线散射。我们证明了样品温度梯度引起的对流流是有序蛋白质纤维的生长的主要驱动力。特别注意PHF6肽和全长TAU441蛋白以形成淀粉样蛋白纤维。通过与分子动力学模拟的结合实验，表征了这些淀粉样蛋白纤维的构象多态性。该研究提供了一种可行的程序，以优化未来研究中其他类型蛋白质的淀粉样蛋白形成和特征。
日本建立机器学习模型，以预测大脑中的淀粉样蛋白β
OITA大学和日本的Eisai Co.宣布开发机器学习模型，以预测淀粉样蛋白β（A？）在大脑中积累，结合了背景数据，例如年龄，性别，吸烟史和病史，以及一般血液测试和小型精神状态检查（MMSE）项目。该模型有望使初级保健医师预测大脑A的积累？，在常规体检期间，哪个是阿尔茨海默氏病（AD）的重要病理因素，并促进AD的简单早期筛查。
预测痴呆症和帕金森氏病相关的皮质下区域中的脑铁沉积：英国生物库中的遗传和观察分析
Artificial Intelligence Applied to Electrocardiographic Images for Scalable Screening of Transthyretin Amyloid Cardiomyopathy Veer Sangha BS 1,2 , Evangelos K Oikonomou MD, DPhil 1 , Rohan Khera MD, MS 1,3,4,5 1 Section of Cardiovascular Medicine, Department of Internal Medicine, Yale School of Medicine, New Haven, CT, USA 2 Department of Engineering Science,牛津大学，牛津大学，英国牛津大学3号健康信息学部，耶鲁大学公共卫生学院，纽黑文，CT 4生物医学信息学和数据科学部。智能，心电图，经甲状腺素蛋白淀粉样蛋白心肌病，机器学习，卫生技术通讯：Rohan Khera，MD，MS 195 Church Street，Church Street，6楼6楼，纽黑文，CT 06510 Rohan.khera.khera@khera@yale.edu.edu
美国创伤中心急诊科的小儿准备就绪：与生存相关的组件的机器学习分析等离子体标志物预测非痴呆受试者淀粉样蛋白，tau，萎缩和认知的变化
目前尚不清楚血浆生物标志物是否可以用作独立的预后工具来预测与早期阿尔茨海默氏病相关的变化。在这项研究中，我们试图通过评估血浆生物标志物是否可以预测非痴呆个体中淀粉样蛋白负荷，tau积累，脑萎缩和认知的变化来解决这个问题。为了实现这一目标，在159名非痴呆个体中确定了159名非痴呆患者，患有Alzheimer病痴呆症患者的159名患者，在159名非痴呆患者中确定了血浆淀粉样蛋白B 42/40（A B 42/40），磷酸化-TAU181，磷酸化-TAU217和神经膜片光。他接受了纵向淀粉样蛋白（18 f- utemetamol）和Tau（18 F-Ro948）PET，结构MRI（T 1-加权）和认知测试。我们的单变量线性混合效应模型表明，血浆生物标志物与成像和认知度量之间存在几种显着关联。但是，当所有生物标志物都包含在相同的多变量线性混合效应模型中时，我们发现，纵向淀粉样蛋白-PET信号的增加是由低基线血浆A B 42/40独立预测的（P = 0.012）（P = 0.012）（P = 0.012），而TAU-PET信号，较差的识别和较差的认知能够独立于5个独立的认知量7 0.004）。这些生物标志物的形成良好或更好，比在CSF中测得的相应生物标志物。此外，他们显示出与使用Youden指数定义的二进制等离子体生物标志物值相似的性能，Youden指数可以更容易在诊所中实施。此外，等离子体A B 42/40和磷酸化-TAU217不能预测非阿尔茨海默氏症神经退行性疾病患者的纵向变化。总而言之，我们的发现表明血浆A B 42/40和磷酸化-TAU217在临床实践，研究和药物开发中可能是未来阿尔茨海默氏病病理学的预后标志物。
一种新型神经元机制驱动阿尔茨海默氏病的证据，淀粉样蛋白上游
图3 T14可能驱动阿尔茨海默氏病的过程概述13,44：（a）T14信号传导途径：（1）T14与表达α7烟碱受体的神经元结合，增强α7烟碱受体（增强钙）（2）引起（2）引起的（3）降解型和活性的伏击燃料敏感敏感钙通道。（4）钙异常触发GSK-3激活，导致（5）MTOR1激活触发（6）从细胞内存储中释放的ACHE，例如，树突平滑的内质网延伸到细胞外空间中；随后（7）蛋白酶，例如，IDE56从ACHE裂解T14。（8）T14扩散到突触外空间上以作用于α7受体，从而使邻近细胞的循环永存。缺乏含T14的二硫键，G1单体无法将其寡聚为G4（ACHE），这是它们在发育中的优势和AD水平的增加。mTOR1触发（9）tau磷酸化和（10）β-淀粉样蛋白从APP中裂解，（10）释放β-淀粉样蛋白，增强了T14的毒性。44（12）T14诱导的钙逐渐引起靶表面α7受体的增殖，从而进一步增强了T14作用。增强的钙涌入导致（13）钙吸收到线粒体中并减少ATP合成，导致电子泄漏，触发（14）细胞色素C释放，然后caspase-3激活，随后增加（15）自由基和（16）细胞死亡。因此（17）膜分解
使用定量敏感性映射
脑淀粉样血管病（CAA）的特征是在培养基中聚集了β-淀粉样蛋白，而大脑和瘦素的中小型动脉的培养基层和中膜层（Chalidimou等人。，2017年）。β-淀粉样蛋白对血管壁有毒，导致平滑肌细胞和纤维化的损失。在后期，随着红细胞泄漏而造成的血管壁干扰。因此，CAA是Lobar脑内出血（ICH）和凸沟亚蛛网膜下腔出血（SAH）的主要原因。此外，通常是从过去的无症状出血中的铁沉积迹象，可见为脑微血管（CMB）和皮质超性胎病（CSS）（CSS）是常见的。精选大脑区域中的铁积累是衰老的特征（Persson等人。，2015年）和神经变性，可以导致认知效果（Chen等人，2021）。可以使用定量敏感性映射（QSM）对磁共振成像（MRI）进行非侵入性估算（De Rochefort等人）（De Rochefort等人。，2010年）。探索性研究表明，阿尔茨海默氏病（AD）增加了脑铁的含量和QSM信号，这是由β-淀粉样蛋白在脑实质中以老年plaques的形式积累引起的CAA的姐妹病，并且已与识别性下降以及从轻度认知障碍到AD AD的过渡（Wart等人）有关，2014年； Eskreis-Winkler等。，2017年）。，2013年； Ward等。，2014年； McCarthy和Kosman，2015年）。然而，迄今为止，尚无研究在CAA患者中使用QSM来查看脑铁的含量。，2022）。进一步的研究表明，通过增加β-分泌酶的活性，与β-淀粉样蛋白的活性增加有关，培养酶的活性升高可能与β-淀粉样蛋白的产生和聚集有关，该酶是从淀粉样蛋白前体蛋白（Acosta-Cabronero等人。给定的CAA显示了枕叶中铁积累的组织学证据（Bulk等人，2018年），与频繁的，无症状的出血有关，这在释放的红细胞中通过血红蛋白分解释放了铁，以及提到的广告相关变化，我们假设CAA在CAA中会增加大脑皮层铁含量。我们认为，在MRI上不容易出现微观出血会改变平均组织铁浓度，从而导致QSM信号差异升高。我们通过比较已知受年龄，CAA和AD病理学影响的大脑区域的健康对照，CAA和AD之间的QSM信号来检验了这一假设。此外，我们测试了灰质易感性增加是否与认知障碍有关，因为以前全脑易感性与AD患者的认知较低有关（Yang等人。
选择性抑制少突胶质细胞衍生的淀粉样蛋白β可挽救阿尔茨海默病中的神经元功能障碍
阿尔茨海默病 (AD) 是一种严重的神经退行性疾病，影响着全球数百万人。淀粉样β蛋白 (A β ) 的积累是该疾病的早期关键标志，因此是了解病理生理学和治疗的重要目标。最近的临床试验表明，使用抗 A β 抗体治疗的 AD 患者的认知和功能衰退减缓，这确实强化了 A β 在 AD 病理生理学中的重要作用 [1,2]。神经元对 A β 积累的最早反应之一是兴奋性异常增加 [3,4]。然而，神经元并不是唯一对 A β 有反应的细胞。最近，转录组研究表明，在人类 AD 组织 [5,6] 和小鼠 AD 模型 [7,8] 中，不仅小胶质细胞和星形胶质细胞发生了变化，而且少突胶质细胞（中枢神经系统的髓鞘细胞）也发生了变化。此外，与 AD 相关的遗传风险
高级制造的新欧洲计量网络
家族性阿尔茨海默氏症疾病（FAD）的常染色体显性形式是由淀粉样蛋白前光体蛋白（APP）基因的突变以及编码Presenilin 1或Presenilin 2的基因的突变引起的。同时，有证据表明，增加的氧化应激可能在瑞典时尚的快速发展中起着至关重要的作用。在这里，我们研究了 - 淀粉样蛋白前体蛋白对PC12细胞中氧化应激的细胞死亡机制的瑞典双突变（K670m/N671L）的影响。Western印迹分析和caspase底物的裂解研究在包含瑞典APP突变的细胞中用过氧化氢处理后，执行者caspase 3的活性升高。这种升高的活性是固有和外部凋亡途径的激活增强的结果，包括caspase 2和caspase 8的激活。此外，我们观察到通过保护线粒体功能障碍和降低caspase 9活性的JNK抑制剂SP600125（SP600125）对JNK途径的激活和凋亡的激活增强。我们的发现提供了证据，表明在幼年时代，大量的神经退行性因素可能是由于氧化应激水平升高而激活不同凋亡路径的脆弱性，因此神经元的脆弱性增加。